KI-Implementierung
Weniger, als Sie denken — Qualität zählt mehr als reine Menge.
Sie brauchen keine „Big Data". Sie brauchen saubere, konsistente Daten.
Kurzgefasst
Für ein nützliches Forecasting-Modell benötigen Sie im Allgemeinen mindestens 12-24 Monate relevanter Historie (Verkäufe, Nachfrage, Traffic), aber die reine Datenmenge zählt weniger als Konsistenz und Qualität der Daten. Selbst mit teilweisen Daten können wir mit einem einfachen Modell starten und es verbessern, sobald mehr Historie vorliegt.
- Empfohlenes Minimum: 12-24 Monate relevanter Historie
- Konsistenz und Qualität zählen mehr als das Volumen
- Sie können mit teilweisen Daten starten, anfangs mit einem einfachen Modell
- Das Modell verbessert sich mit eingehenden neuen Daten
Was „qualitativ hochwertige Daten" hier bedeutet
Konsistente Daten bedeuten dieselben Kategorien und Einheiten über die Zeit, ohne große Lücken, mit gekennzeichneten relevanten Ereignissen (Aktionen, Saisonalität, externe Ereignisse). Zehn Monate saubere Daten sind mehr wert als fünf Jahre inkonsistente Daten.
Was wir tun, wenn die Historie begrenzt ist
Wir starten mit einem einfachen Modell basierend auf allgemeinen Trends und Branchensaisonalität und kalibrieren es schrittweise, sobald mehr echte Daten aus Ihrem Unternehmen vorliegen.
- Anfängliches einfaches Modell, basierend auf verfügbaren Daten plus Branchenbenchmarks
- Regelmäßige Neukalibrierung, sobald neue Daten eintreffen
- Transparenz über die Fehlermarge in jeder Phase
Welche Datenquellen am wichtigsten sind
Historische Verkäufe, Bestellungen/Anfragen, Web- oder Store-Traffic, saisonale Daten und jedes relevante externe Ereignis (Kampagnen, Preisänderungen) — all das verbessert die Prognosegenauigkeit erheblich.